इस प्रोजेक्ट के बारे में

Coze Loop एक ओपन-सोर्स, डेवलपर-केंद्रित प्लेटफ़ॉर्म-स्तरीय समाधान है जो AI एजेंटों के निर्माण और संचालन के लिए है। वाणिज्यिक संस्करण पर आधारित, ओपन-सोर्स संस्करण मूलभूत मॉड्यूल उजागर करता है ताकि डेवलपर्स अपनी आवश्यकताओं के लिए उन्हें अनुकूलित और विस्तारित कर सकें। README में वर्णित मुख्य क्षमताएँ: - प्रॉम्प्ट विकास: प्रॉम्प्ट लिखने, डिबग करने, अनुकूलित करने और संस्करण प्रबंधित करने के लिए एक विज़ुअल Playground, जिसमें वास्तविक समय में इंटरैक्टिव परीक्षण और विभिन्न LLM में आउटपुट की तुलना शामिल है। - मूल्यांकन: प्रॉम्प्ट और एजेंट आउटपुट का व्यवस्थित, स्वचालित बहु-आयामी परीक्षण (उदाहरण के लिए सटीकता, संक्षिप्तता, अनुपालन), साथ ही मूल्यांकन सेट, मूल्यांकनकर्ताओं और प्रयोगों का प्रबंधन। - अवलोकनीयता: उपयोगकर्ता इनपुट से AI आउटपुट तक पूर्ण निष्पादन ट्रेसिंग, प्रॉम्प्ट पार्सिंग, मॉडल आह्वान और टूल निष्पादन रिकॉर्ड करना, और मध्यवर्ती परिणाम और अपवादों को कैप्चर करना। ट्रेस SDK के माध्यम से रिपोर्ट किए जा सकते हैं। - मॉडल एकीकरण: OpenAI, Volcengine Ark और अन्य मॉडलों के लिए समर्थन, Eino फ्रेमवर्क के माध्यम से कॉन्फ़िगर किया गया। तैनाती विकल्प: - Docker Compose: रिपॉजिटरी क्लोन करें, release/deployment/docker-compose/conf/model_config.yaml संपादित करके api_key और मॉडल सेट करें, फिर make compose-up चलाएं और http://localhost:8082 खोलें। - Kubernetes with Helm: OCI चार्ट खींचें, model_config.yaml कॉन्फ़िगर करें, Ingress नियम समायोजित करें, फिर तैनाती सत्यापित करने के लिए make helm-up, make helm-pod और लॉग कमांड उपयोग करें। README चेतावनी देता है कि सार्वजनिक-नेटवर्क तैनाती का सुरक्षा मूल्यांकन किया जाना चाहिए, जिसमें खाता पंजीकरण, Coze Server सुनने का पता कॉन्फ़िगरेशन, SSRF और API विशेषाधिकार वृद्धि जोखिम शामिल हैं। परियोजना Apache 2.0 लाइसेंस के अंतर्गत है और GitHub issues और pull requests के माध्यम से सामुदायिक योगदान का स्वागत करती है, जिसमें Lark, Discord और Telegram पर चर्चा चैनल हैं।